#include "knowledge_evolver.h"

void KnowledgeEvolver::recordLearningCase(const LearningProblem& problem,
                                        const SemanticReasoningResult& result) {
    evolutionHistory.emplace_back(problem, result);
}

void KnowledgeEvolver::evolve(const PerformanceMetrics& metrics) {
    // 1. 识别需要进化的知识单元
    auto candidates = identifyEvolutionCandidates(metrics);
    
    // 2. 应用进化策略
    for (auto* candidate : candidates) {
        applyEvolutionStrategy(candidate, metrics);
    }
    
    // 3. 验证进化效果
    // 这里简化处理，实际应用中需要验证进化后的效果
}

std::vector<KnowledgeUnit*> KnowledgeEvolver::identifyEvolutionCandidates(
    const PerformanceMetrics& metrics) {
    
    std::vector<KnowledgeUnit*> candidates;
    
    // 根据性能指标识别需要进化的知识单元
    if (metrics.accuracy < 0.9) {
        // 准确率不足时，识别可能错误的知识单元
        for (auto* unit : knowledgeBase) {
            if (unit->getErrorRate() > 0.1) {
                candidates.push_back(unit);
            }
        }
    }
    
    if (metrics.efficiency < 0.8) {
        // 效率不足时，识别低效的知识单元
        for (auto* unit : knowledgeBase) {
            if (unit->getProcessingTime() > 100) { // 假设阈值为100ms
                candidates.push_back(unit);
            }
        }
    }
    
    return candidates;
}

void KnowledgeEvolver::applyEvolutionStrategy(KnowledgeUnit* unit,
                                            const PerformanceMetrics& metrics) {
    // 根据性能指标选择进化策略
    if (metrics.accuracy < 0.8) {
        // 精度不足时进行修正
        unit->correct();
    } else if (metrics.efficiency < 0.7) {
        // 效率不足时进行优化
        unit->optimize();
    } else {
        // 其他情况进行扩展
        unit->expand();
    }
}